基于方向基元集描述的指纹方向图求取算法

研究指纹的方向图对实现指纹纹线修补、纹形特征的提取以及指纹的分类等应用都有很强的实用价值。笔者通过对指纹图象方向基元集的定义和描述,运用方向基元样本的统计特性,给出了一种求取指纹方向图的方法。并将该方法运用到一套智能卡指纹验证系统中进行纹型比对,实践证明：该方法算法简单,快速有效,对各种噪声具有一定的鲁棒性。     

基于场结构的指纹图像细节特征提取算法

根据指纹图像局部区域所固有的方向特性和频率特性,提出了方向场和频率场的概念,实现了指纹图像与背景区域的有效分离,并实现了指纹图像的二值化、细化以及细化纹线修复的后处理。提出了一种基于场结构的快速而有效的指纹图像细节提取算法。该算法依据局部与宏观相结合的原则,不但利用了指纹图像的局部特性,而且结合了局部四邻区域的关联特性,对于脊线方向变化较小的局部区域,采取单一方向Gabor滤波的方法;对于脊线方向变化较大的局部奇异区域,采取多方向Gabor滤波合成的综合方法,从而保证了提取指纹细节特征的准确性。实践证明,与现有的方法相比,此方法具有计算量小、细节特征提取准确的特点,可应用于实际的指纹自动识别系统中。     

一种自动指纹粗分类算法的研究

提出了一种利用指纹图像奇异点的数目和位置进行粗分类的算法。指纹图像大致可分为拱形、尖拱形、左旋形、右旋形和螺纹形5种，对指纹的粗分类是实现指纹自动识别系统的一个重要步骤。首先介绍了一种计算指纹图像中各个像素点的方向矢量的算法，然后详细讨论了在这个算法所获得的指纹方向图上进行平滑处理、提取奇异点对（核心点－三角点对）的算法，并根据奇异点对的数目和位置进行指纹方向图的粗分类。试验结果表明，有用的算法与Kalle的算法相比，具有较高的分类率，具有实用意义。     

基于场结构的指纹图像细节特征提取算法

根据指纹图像局部区域所固有的方向特性和频率特性 ,提出了方向场和频率场的概念 ,实现了指纹图像与背景区域的有效分离 ,并实现了指纹图像的二值化、细化以及细化纹线修复的后处理。提出了一种基于场结构的快速而有效的指纹图像细节提取算法。该算法依据局部与宏观相结合的原则 ,不但利用了指纹图像的局部特性 ,而且结合了局部四邻区域的关联特性 ,对于脊线方向变化较小的局部区域 ,采取单一方向Gabor滤波的方法 ;对于脊线方向变化较大的局部奇异区域 ,采取多方向Gabor滤波合成的综合方法 ,从而保证了提取指纹细节特征的准确性。实践证明 ,与现有的方法相比 ,此方法具有计算量小、细节特征提取准确的特点 ,可应用于实际的指纹自动识别系统中。     

低质量指纹图像的增强算法研究

研究指纹增强技术对于提高指纹特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统都具有重要的意义。本文利用加博滤波具有良好带通滤波的特性,对指纹图像进行去噪处理,再使用纹线投票算法获取指纹图像的纹线结构,由此提取指纹图像的方向信息,并在此基础上对图像进行了增强处理。实验结果表明,指纹图像增强效果显著,可满足非实时性自动指纹识别系统的要求。     

指纹图像增强的一种新方法

指纹增强技术可以有效地增强指纹的脊线特征,为指纹细节提取和匹配提供可靠的基础.文章提出了一种基于Fourier变换和Gabor滤波的指纹图像增强新方法,首先通过快速傅立叶变换将指纹图像变换到频域,然后在频域分方向进行Gabor滤波,最后对合成的图像进行傅立叶逆变换.部分指纹图像的实验结果表明,该方法具有较强的有效性和鲁棒性.     

基于方向图的指纹图像自适应二值化算法研究

对指纹图像二值化方法作了探讨,采用一种基于方向图的、自适应的指纹图像二值化方法.该方法充分利用了指纹图像本身方向和灰度变化的特点,在保持指纹特征基本不丢失的情况下,可直接从指纹源图像中得到二值化图像,一次性完成一般图像处理中的平滑、增强、二值化的过程.采用梯度法计算指纹的方向图,通过低通滤波器对方向图校正,以方向图为基础对指纹图像进行二值化.实验表明,此算法对质量差的指纹能够取得令人满意的处理效果.     

基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法

在分析了指纹图像的纹理特征之后,从指纹图像的纹理特征出发,研究了指纹图像的灰度分布规律,提出了基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法．该方法首先求取指纹脊线方向,然后沿该方向上选择均值滤波平滑邻域, 最后采用均值滤波对指纹图像进行平滑处理．该方法可以有效地平滑指纹图像中的噪声,降低强噪声对后续处理的影响,从而有效地提高了指纹细节特征提取算法的准确性．     

基于多通道Gabor滤波的指纹图像二值化方法

为解决传统的直接利用图像全局或局部灰度特性的指纹图像二值化方法的不足,提出一种多通道Gabor滤波的指纹图像二值化方法。首先构造多通道Gabor滤波器组对规格化后的指纹图像提取不同方向纹线对应的主要频率成分。将获得的多通道的滤波响应图线性叠加形成单幅Gabor滤波叠加响应图。然后对其再次采用以上滤波器组滤波,分别求取各位置的最大Gabor响应构成最终的指纹滤波能量响应图。最后分块并求取块内阈值实现二值化。实验结果表明,该方法较基于灰度特性的方法鲁棒性更好,特别对存在粘连、噪声和断纹、孔洞等现象的指纹图像有较好的处理效果。     

基于各向同性逆扩散方程的指纹图像增强方法

目的 对指纹图像进行滤波去噪的同时增强指纹图像的脊线轮廓.方法 由热扩散方程给出了一种各向同性逆扩散方程.结果 该方法在对指纹图像滤波去噪的同时,不仅保护了指纹的纹线,而且锐化了纹线.结论 该方法比传统的中值滤波、高斯滤波具有增强边缘的效果,更适合纹理密集的指纹图像的处理,效果优于传统的中值滤波和高斯滤渡.     

计算机辅助的指纹图象预处理及特征提取

本论文分析了有关指纹图象预处理及特征提取的方法,在研究过程中,提出了空域方向性滤波法和均衡增强法两种去嗓声方法,及基于指纹原图的一次性细化方法,并对指纹中心点的定义作了改进。     

自动指纹识别系统的实现

研究了指纹图像的预处理、特征提取及特征匹配这三种算法。介绍了指纹和自动指纹识别系统的相关知识,详述其各组成单元;采用了基于三角形基准点定位匹配的算法,以弥补细节点指纹匹配算法过于依赖中心点的不足;并在VC++6环境下开发了自动指纹识别系统软件,性能测试结果表明,该系统能较好地实现自动指纹识别功能。     

相干增强扩散与冲击滤波相结合的指纹增强算法

自动指纹识别系统(AFIS)的性能严重依赖于输入指纹的质量,因此有效指纹增强算法对该系统具有重要意义。针对相干增强扩散滤波增强的指纹图像会出现边缘模糊,以及谷线与脊线间对比度较低的现象,提出使用冲击滤波和相干增强扩散的加权模型方法,既能保持相干增强扩散的优势,又能锐化指纹脊线边缘,以及增强指纹脊线与谷线的对比度。增强的主要过程为,建立一个相干增强扩散和冲击滤波的加权组合模型,加权函数是以指纹梯度为自变量,使得在扩散过程中在图像边缘处以冲击滤波为主,在脊线与谷线内部则以相干增强扩散为主。实验表明,使用这种方法,能得到更加清晰的指纹图像,便于之后的二值化与细化过程处理,使得自动指纹识别系统具有更好的性能。     

基于模糊推理和柔性形态滤波的图像增强方法

根据柔性形态学的相关概念和性质,提出了一种基于模糊推理和柔性形态滤波的图像增强方法.该方法首先定义了方向性结构元素,在结构元素内引入模糊推理方法判别图像边缘方向,进而构造方向性柔性形态学滤波器对图像边缘进行滤噪增强,并根据局部均值和熵差自适应确定增强系数.实验结果表明该方法可以有效滤除噪声,增强图像边缘.     

一种改进的Mean Shift指纹图像分割算法

基于传统指纹图像分割算法, 提出一种改进的Mean Shift指纹图像分割算法. 该算法利用指纹图像固有的方向性特性, 把经过分割后的每个指纹图像区域抽象为一个样本点, 将区域内像素点的灰度均值作为均值向量, 从而有效地实现了指纹图像分割. 实验结果表明, 该算法能准确地将指纹图像中的模糊区域和背景区域分离, 提高了指纹图像分割的精确度, 并且对于多数指纹图像准确性较好.     

一种利用动态滤波模板进行指纹图像增强的算法

在实时指纹识别系统中 ,指纹图像的增强算法起着至关重要的作用。但通常的增强算法经常要花费较多的时间 ,或者不适用于指纹频率区别较大的数据库。在大量样本分析的基础上 ,根据指纹纹理频率参数的变化动态调整方向滤波模板的大小对指纹图像进行有效的增强处理 ,对不同的纹理方向专门采用了查表的方法 ,减小了时间消耗。实验表明 ,这种算法能够快速有效的增强指纹图像 ,尤其适用于指纹频率区别较大的指纹样本库中 ,并在实时指纹鉴别系统中得到了应用     

基于结构的自适应指纹图像增强算法

指纹图像的周期性和局部方向性是指纹图像的重要结构特征,充分利用这两个结构特征是提高指纹增强算法的重要方法.对一般图像增强算法处理指纹图像分析后,发现了一般图像增强算法无法满足指纹识别系统的要求.为了提高指纹增强算法的综合性能,作者以指纹图像局部方向和周期为参数,并设计了基于梯度得求局部方向的算法,再以Gabor变换为基础,设计了基于结构的自适应滤波算法.试验结果表明,该算法具有很高的实用价值,能够满足一般指纹识别系统性能要求.     

基于最优梯度估计及小波变换的指纹图像处理技术

提出了最优梯度估计算法,用于提取指纹图像局部窗口中的纹理梯度特征参数,并在此局部窗口内计算出相应的频率参数。小波滤波器再根据这些特征参数对指纹图像进行自适应滤波,并用滤波后的合成梯度强度对滤波性能进行了衡量。实验结果表明,该算法较好地去除了图像中的噪声,并较大程度地提高了图像的质量。